主播
节目简介
来源：小宇宙
Shownotes版本：20260624更新
樊帅、韦华欢迎您来到新一期《小苔花园》。
本期主讲人唐奕波，是一名私募基金资深研究员，知名公众号“奔波儿r”，播客“随处奔波”主理人。他于2018年进入公募基金，研究新能源行业；2021年进入美元私募基金，研究全球电力、制造、AI硬件。
奕波本硕都是金融专业，没有任何编程基础，但从去年12月开始，他利用Claude Code搭建AI投研智能体融入自己的工作流，并持续发现投资机会。
本期节目奕波详细拆解了自己的AI投研智能体“小豆花”的搭建过程。
先把投研工作流，拆解为六大环节，每个环节利用“AI First”的思维来释放AI超能力。为此奕波还用了实际工作中的案例进行了深度解读。在此认识之上，奕波给大家讲述了AI投研智能体的基本原则，并且从零开始搭建了一个MVP（最小可执行系统），然后不断做加法完善这个系统，又定期做减法来保持系统的灵敏迅捷。
除此之外，奕波还提出用AI First和把智能体视为平等协作者两种思维方式作为进阶的武器，并且抨击了不愿意学习和成长的老登思想。
尽管奕波深入浅出，但搭建智能体确实耗时耗力，且不是易事，没有时间和精力的同学也不必焦虑，市场上仍有不少可替代的商品。
如果对着Shownotes把本期播客认真学完，我们相信，即便是零代码基础、零AI基础的听众，也能轻松上手搭建属于自己的AI投研智能体。
*温馨提示：最简单上手的办法，就是github苔藓花园AI投研智能体一键安装，然后就能开始这段旅程……
🎤主播：唐奕波 ｜ 主持：王韦华、樊帅 ｜ 技术支持：小黑
🕙时间线
引言
00:50 嘉宾唐奕波介绍
05:48 用Claude Code之前的基础准备
第一章 拆解投研工作流
07:30 用好AI的第一步是先了解自己的工作
08:00 私募研究员投研工作的六个环节
* 10:08 第一个环节：Idea收集
* 15:19 第二个环节：信息收集
* 16:02 第三个环节：深入研究
* 17:24 第四个环节：给老板汇报
* 17:59 第五个环节：决策
* 20:28 第六个环节：跟踪研究
* 22:14 知识库
第二章 实践案例——MLCC
* 24:00 Stage1：IDEA从哪来
* 27:58 Stage2：信息收集
* 29:03 Stage3：深入研究
* 31:24 Stage4：给老板汇报
32:36 Stage5：决策
32:48 Stage6：跟踪研究
* 35:19 总结六个步骤
第三章 理解AI投研智能体的基本原则，从零开始搭建
我的双层系统架构：内层系统
38:32 三个闭环
* 39:07 闭环1：假设验证
* 39:31 闭环2：知识沉淀
* 39:41 闭环3：规则晋升
我的双层系统架构：外层系统
40:22 外层元系统
42:28 什么是Skill？
44:44 “逐层展开”原则
47:39 什么是斜杠触发命令？
52:45 外层系统：摩擦记录与反馈
53:00 四层自我进化
第四章 先建一个MVP（最小可运行架构）
53:23 第一重要原则——MVP原则
* 54:03 MVP的最小文件夹
* 54:54 最小系统也要三级路由，从CLAUD.md开始
* 55:35 文件夹的结构
56:21 MVP的本质就是由路由的MD文件和文件夹的结构构成
第五章 从MVP开始“做加法”
输入端和知识库的拓展
* 58:34 输入端的拓展
* 01:00:00 知识库的拓展
输出端的拓展和反馈
* 01:01:03 输出的拓展
* 01:01:10 反馈机制
本节总结：
拓展的原则
01:04:02 拓展原则之人机协作
* 01:04:16 给AI读的
* 01:04:52 给人读的
第六章：给系统做“减法”
01:06:48 定期清理
01:08:30 为什么要清理项目路由文件中的“规则”？
第七章：进阶需要的两大思维
01:09:16 “AI First”思维
01:09:44 什么是GitHub？
01:11:25 “平等的协作者”思维
* 01:15:10 AI智能体的局限之一：审美
* 01:18:15 我的“小豆花”
第八章：研究员与AI投研智能体的关系
01:18:29 现状：从“协助”到“相互加强”
01:18:44 AI智能体的局限之二：文章结构
01:20:38 “相互加强”的案例：接受AI的意见，也要指出AI的错误
01:21:24 AI智能体的局限之三：端到端
01:21:30 进一步成长
第九章 如何摆脱不会构建AI智能体的焦虑？
01:23:23 觉得构建AI投研智能体麻烦，不做又焦虑怎么办？
01:24:17 商品化的AI投研智能体：Alpha派、AlphaEngine、Wind等的讨论
总结：请记住四大原则
01:29:09 四大原则
* 01:29:11 拆解自己的工作流
* 01:29:27 第一重要的原则——MVP原则
* 01:29:42 第二重要的原则——AI First
* 01:29:55 反馈系统
01:31:08 原则之外：要“开放”
01:31:20 价值投资者和AI
01:32:46 把“不想干的活”丢给AI
彩蛋：闲聊和问答
01:33:21 Mac和Windows上构建AI投研智能体有啥区别？
01:34:30 第一次亲密接触AI投研智能体的时间和过程？
01:37:42 AI提升效率会不会让你工作更轻松？
01:39:27 对于伟大企业家的研究，AI可能没法帮你“做广”，但可以帮你“做深”
01:41:19 你的判断、审美更重要
01:43:47 每天消耗多少Token？用中转站还是直接账户？
01:47:28 樊帅感谢奕波，期待早日再来！
* 命令列表
本期金句
* AI First，想到就去做，AI干不了再说。
* 你给它喂再多巴菲特，它也成为不了巴菲特。
* 你想让AI学会审美是几乎不可能的。
* AI没有目的，AI的目的就是你给它的那个任务。
* 要做加法的同时持续做减法，保持系统可运行。
* 你跟AI是平等的，它check你，你也check它。
* 杰文斯悖论：用了AI反而每天12点不想睡。
* AI变化太快了，它不是以年维度，是以月维度变化的。
* 要适应硅基时代的作息规律。
* 你用了AI不见得快特别多，但你不用，有可能慢很多。
工具与资源：
* 奔波儿灞的Skill模版
* ClaudeCode、Codex、Anthropic、DeepSeek
* Substack、Reddit（海外 idea 来源）
* FMP（海外财务数据 API，约 200 美金/月）
* Obsidian（笔记软件入口）
* Macmini（定时跑任务）
* 刘小排：《防封号指南》https://mp.weixin.qq.com/s/IcsMmG6ERtAXI7H02fpdCw
* 秋芝2046：《Claude Code 上手指南》 https://www.bilibili.com/video/BV1NvRyBzEhq/
法律声明
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樊帅、韦华欢迎您来到新一期《小苔花园》。
本期主讲人唐奕波，是一名私募基金资深研究员，知名公众号“奔波儿r”，播客“随处奔波”主理人。他于2018年进入公募基金，研究新能源行业；2021年进入美元私募基金，研究全球电力、制造、AI硬件。
奕波本硕都是金融专业，没有任何编程基础，但从去年12月开始，他利用Claude Code搭建AI投研智能体融入自己的工作流，并持续发现投资机会。
本期节目奕波详细拆解了自己的AI投研智能体“小豆花”的搭建过程。
先把投研工作流，拆解为六大环节，每个环节利用“AI First”的思维来释放AI超能力。为此奕波还用了实际工作中的案例进行了深度解读。在此认识之上，奕波给大家讲述了AI投研智能体的基本原则，并且从零开始搭建了一个MVP（最小可执行系统），然后不断做加法完善这个系统，又定期做减法来保持系统的灵敏迅捷。
除此之外，奕波还提出用AI First和把智能体视为平等协作者两种思维方式作为进阶的武器，并且抨击了不愿意学习和成长的老登思想。
尽管奕波深入浅出，但搭建智能体确实耗时耗力，且不是易事，没有时间和精力的同学也不必焦虑，市场上仍有不少可替代的商品。
如果对着Shownotes把本期播客认真学完，我们相信，即便是零代码基础、零AI基础的听众，也能轻松上手搭建属于自己的AI投研智能体。
*温馨提示：最简单上手的办法，就是github苔藓花园AI投研智能体一键安装，然后就能开始这段旅程……
🎤主播：唐奕波 ｜ 主持：王韦华、樊帅 ｜ 技术支持：小黑
🕙时间线
引言
00:50 嘉宾唐奕波介绍
05:48 用Claude Code之前的基础准备
第一章 拆解投研工作流
07:30 用好AI的第一步是先了解自己的工作
08:00 私募研究员投研工作的六个环节
* 10:08 第一个环节：Idea收集
* 15:19 第二个环节：信息收集
* 16:02 第三个环节：深入研究
* 17:24 第四个环节：给老板汇报
* 17:59 第五个环节：决策
* 20:28 第六个环节：跟踪研究
* 22:14 知识库
第二章 实践案例——MLCC
* 24:00 Stage1：IDEA从哪来
* 27:58 Stage2：信息收集
* 29:03 Stage3：深入研究
* 31:24 Stage4：给老板汇报
32:36 Stage5：决策
32:48 Stage6：跟踪研究
* 35:19 总结六个步骤
第三章 理解AI投研智能体的基本原则，从零开始搭建
我的双层系统架构：内层系统
38:32 三个闭环
* 39:07 闭环1：假设验证
* 39:31 闭环2：知识沉淀
* 39:41 闭环3：规则晋升
我的双层系统架构：外层系统
40:22 外层元系统
42:28 什么是Skill？
44:44 “逐层展开”原则
47:39 什么是斜杠触发命令？
52:45 外层系统：摩擦记录与反馈
53:00 四层自我进化
第四章 先建一个MVP（最小可运行架构）
53:23 第一重要原则——MVP原则
* 54:03 MVP的最小文件夹
* 54:54 最小系统也要三级路由，从CLAUD.md开始
* 55:35 文件夹的结构
56:21 MVP的本质就是由路由的MD文件和文件夹的结构构成
第五章 从MVP开始“做加法”
输入端和知识库的拓展
* 58:34 输入端的拓展
* 01:00:00 知识库的拓展
输出端的拓展和反馈
* 01:01:03 输出的拓展
* 01:01:10 反馈机制
本节总结：
拓展的原则
01:04:02 拓展原则之人机协作
* 01:04:16 给AI读的
* 01:04:52 给人读的
第六章：给系统做“减法”
01:06:48 定期清理
01:08:30 为什么要清理项目路由文件中的“规则”？
第七章：进阶需要的两大思维
01:09:16 “AI First”思维
01:09:44 什么是GitHub？
01:11:25 “平等的协作者”思维
* 01:15:10 AI智能体的局限之一：审美
* 01:18:15 我的“小豆花”
第八章：研究员与AI投研智能体的关系
01:18:29 现状：从“协助”到“相互加强”
01:18:44 AI智能体的局限之二：文章结构
01:20:38 “相互加强”的案例：接受AI的意见，也要指出AI的错误
01:21:24 AI智能体的局限之三：端到端
01:21:30 进一步成长
第九章 如何摆脱不会构建AI智能体的焦虑？
01:23:23 觉得构建AI投研智能体麻烦，不做又焦虑怎么办？
01:24:17 商品化的AI投研智能体：Alpha派、AlphaEngine、Wind等的讨论
总结：请记住四大原则
01:29:09 四大原则
* 01:29:11 拆解自己的工作流
* 01:29:27 第一重要的原则——MVP原则
* 01:29:42 第二重要的原则——AI First
* 01:29:55 反馈系统
01:31:08 原则之外：要“开放”
01:31:20 价值投资者和AI
01:32:46 把“不想干的活”丢给AI
彩蛋：闲聊和问答
01:33:21 Mac和Windows上构建AI投研智能体有啥区别？
01:34:30 第一次亲密接触AI投研智能体的时间和过程？
01:37:42 AI提升效率会不会让你工作更轻松？
01:39:27 对于伟大企业家的研究，AI可能没法帮你“做广”，但可以帮你“做深”
01:41:19 你的判断、审美更重要
01:43:47 每天消耗多少Token？用中转站还是直接账户？
01:47:28 樊帅感谢奕波，期待早日再来！
* 命令列表
本期金句
* AI First，想到就去做，AI干不了再说。
* 你给它喂再多巴菲特，它也成为不了巴菲特。
* 你想让AI学会审美是几乎不可能的。
* AI没有目的，AI的目的就是你给它的那个任务。
* 要做加法的同时持续做减法，保持系统可运行。
* 你跟AI是平等的，它check你，你也check它。
* 杰文斯悖论：用了AI反而每天12点不想睡。
* AI变化太快了，它不是以年维度，是以月维度变化的。
* 要适应硅基时代的作息规律。
* 你用了AI不见得快特别多，但你不用，有可能慢很多。
工具与资源：
* 奔波儿灞的Skill模版
* ClaudeCode、Codex、Anthropic、DeepSeek
* Substack、Reddit（海外 idea 来源）
* FMP（海外财务数据 API，约 200 美金/月）
* Obsidian（笔记软件入口）
* Macmini（定时跑任务）
* 刘小排：《防封号指南》https://mp.weixin.qq.com/s/IcsMmG6ERtAXI7H02fpdCw
* 秋芝2046：《Claude Code 上手指南》 https://www.bilibili.com/video/BV1NvRyBzEhq/
法律声明
在任何情况下，本播客文字、音频、图片、链接等形式所载信息均不构成对任何人的投资建议。订阅者不应单独依靠本播客内容而取代自身独立的判断，应自主做出投资决策并自行承担投资风险。对依据或者使用本播客内容所造成的任何后果，主播及节目嘉宾均不承担任何形式的责任。
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